HDU4586 Play the Dice(数论)

探讨了一种掷骰游戏的数学模型,玩家通过掷特殊标记的骰子获取额外掷骰机会来增加收益,利用概率论和等比数列求和原理计算最终得分的期望值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Play the Dice

传送门1
传送门2
There is a dice with n sides, which are numbered from 1,2,...,n and have the equal possibility to show up when one rolls a dice. Each side has an integer ai on it. Now here is a game that you can roll this dice once, if the i-th side is up, you will get ai yuan. What’s more, some sids of this dice are colored with a special different color. If you turn this side up, you will get once more chance to roll the dice. When you roll the dice for the second time, you still have the opportunity to win money and rolling chance. Now you need to calculate the expectations of money that we get after playing the game once.

Input

Input consists of multiple cases. Each case includes two lines.
The first line is an integer n(2<=n<=200) ,following with n integers ai(0<=ai<200)
The second line is an integer m(0<=m<=n) , following with m integers bi(1<=bi<=n) , which are the numbers of the special sides to get another more chance.

Output

Just a real number which is the expectations of the money one can get, rounded to exact two digits. If you can get unlimited money, print inf.

Sample Input

6 1 2 3 4 5 6
0
4 0 0 0 0
1 3

Sample Output

3.50
0.00


题意

有一个正n面体骰子,给出每个面的得分。接着是m,表示丢到哪些面后可以获得再掷一次的机会,问最后得分的期望。

分析

显然这道题可以用概率dp/期望dp写
这里用另一种看起来很高端的写法.
第一次掷骰子获得分数期望显然是

i=1nA[i]n

运气好的话有 mn 的概率掷第2次,那么 掷第2次的期望为
mn×i=1nA[i]n

……
当然运气好到爆的话你会掷k次 (k) 掷第k次的期望为
(mn)k×i=1nA[i]n

于是 掷k次期望就是
(i=0k(mn)i)×i=1nA[i]n

会发现乘号前面其实是等比数列求和,其首项 ai=1 ,公比 q=mn ,前k项和
Sk=1×(1(mn)k)1mn,

limkSk=nnm.

于是期望为
nnm×i=1nA[i]n=i=1nA[i]nm

也就是说只要记录 A[i] 的和 sum ,再除以 nm 就是最后答案.
printf("%.2lf\n",1.0*sum/(n-m));
上面是最普通的情况 (n>m) .
显然 n==mputs("inf");,但是别忘了 sum==0的时候你运气再好一分都没有( 很坑),也就是 puts("0");


ps: 好好的概率dp题写成这个样子

CODE
#include<cstdio>
#define N 205
int A[N],t;
int main() {
    int n,m;
    while(~scanf("%d",&n)) {
        int sum=0;
        for(int i=1;i<=n;i++) {
            scanf("%d",&A[i]);
            sum+=A[i];
        }
        scanf("%d",&m);
        for(int i=1;i<=m;i++)scanf("%d",&t);//显然b[i]没有任何用处
        if(sum==0)puts("0");
        else if(n==m)puts("inf");
        else printf("%.2lf\n",1.0*sum/(n-m));
    }
    return 0;
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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